基于人工势场法的移动机器人避障算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 论文研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 移动机器人国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 本文的主要工作及内容安排 | 第12-14页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.4.2 论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 机器人环境建模和路径规划 | 第14-20页 |
| 2.1 环境建模 | 第14-16页 |
| 2.1.1 单元分解建模 | 第14-15页 |
| 2.1.2 几何地图建模 | 第15-16页 |
| 2.1.3 拓扑地图建模 | 第16页 |
| 2.2 移动机器人的传感器系统 | 第16-18页 |
| 2.2.1 移动机器人的内部传感器 | 第16-17页 |
| 2.2.2 移动机器人的外部传感器 | 第17-18页 |
| 2.3 路径规划方法 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 经典的人工势场算法 | 第20-25页 |
| 3.1 人工势场法的原理 | 第20-22页 |
| 3.1.1 引力函数 | 第21页 |
| 3.1.2 斥力函数 | 第21-22页 |
| 3.1.3 全局势场函数 | 第22页 |
| 3.2 基于速度的人工势场法 | 第22-24页 |
| 3.3 传统人工势场法存在的问题 | 第24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于改进的人工势场法避障算法的研究 | 第25-40页 |
| 4.1 目标点不可达问题的解决 | 第25-28页 |
| 4.1.1 问题分析 | 第25-26页 |
| 4.1.2 新的势场函数的建立 | 第26-28页 |
| 4.2 局部最小点问题的解决 | 第28-35页 |
| 4.2.1 形成局部最小值的原因 | 第28-30页 |
| 4.2.2 局部最小值的检测 | 第30-32页 |
| 4.2.3 基于融合情境行为的机器人障碍物连接法 | 第32-35页 |
| 4.3 算法流程 | 第35-36页 |
| 4.4 实验比较 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小节 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 工作展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
